芯東西は6月3日に報じた。Arm CEOのRene Haasは、昨日Computex 2026期間中に基調講演を行い、バイトダンスとオラクルがArmが自社開発したデータセンター用CPUチップ「Arm AGI」を採用したことを発表した。
先月、ArmはArm AGI CPUの需要見通しを2倍に引き上げ、2027および2028会計年度に20億ドル（約135億元人民元）に達すると予想し、同製品が約5年以内に年間150億ドル（約1016億元人民元）の収益を生み出すと予測しました。
レネ・ハースは昨日、海外メディアの取材で、米国がAI CPUの中国への輸出を阻止することは「ほぼ不可能」であると述べ、AI CPUは用途が広範であり、どのCPUがAI専用であるかを特定するのが難しく、AIチップのように具体的なパフォーマンス閾値やメモリ帯域幅の制限を設けるのが難しいと語った。
先週月曜日、NVIDIAはArmアーキテクチャに基づくRTX SparkスーパーチップとVeraデータセンタープロセッサを発表し、その当晚、Armの株価は上昇を続け、火曜日の終値では16%の上昇を記録した。今年に入って以来、Armの株価は累計で263%上昇している。
エヌビディアの創設者兼CEO、ジェンスン・ホアンも、レネ・ハースの火曜日のスピーチに遊びに来て、登壇早々、からかって言った。「彼の株価を見てみろ。僕が製品を発表するたびに、彼の株価は上がっていく。僕のほうは何も起こらないんだ。」
レネ・ハースは賢く返答した、「あなたは以前株主で、その後株式を売却しました。」
ホワイトはすぐに返答した：「はい、はい、ああ、現金が必要です。」
二人は明らかに昔からの知り合いで、15分間熱心に会話し、時折コントを披露してはジョークを投げ合い、観客は絶え間なく笑い声を上げた。二人自身も、歯が丸見えになるほど大笑いしていた。
これは最近見た中で、テクノロジー業界の対談の中で最も活気のあるものでした。
たとえば、黄仁勲はArm CPUを次々と称賛した後、次のようにまとめた。「キーワードは『Armは完璧』です。」
レネ・ハースは「もう一つのキーワードは『ありがとう』です。」と述べました。
ジェンセン・ホアンはすぐに中国語で言った。「いえいえ、お気遣いなく。」
そしてレネ・ハースは「これでは不公平だ」と不満を漏らした。（老黄が中国語を話すのが不公平だという意味）
その後、黄仁勲はさらに親切に「どういたしまして」と付け加えた。
黄仁勲はまた、「Armの最も優れた利点の一つは、サプライチェーンの問題を心配する必要がないことだ」と冗談を言った。IPのサプライチェーンは電子であり、任意の量の電子を使用できる。
「だから私はそのビジネスモデルが大好きです，」黄仁勲は過去を振り返り始めた。「あなたたちも知っていると思いますが、私はArmになるために努力しました。以前、Reneと働いたことがあり、再び協力しようとしましたが、それほど大きなことでもなく、私は依然として残念です。」
レネ・ハースは、「もし両社が合併すれば、私たちは世界最大の企業になるでしょう。」と言いました。
「これが好きだ，」ホアン・レンシュンは笑いながら言った。「これは本当に良いアイデアだ。」
両者とも、エヌビディアがアームを買収できなかったことに残念を感じているようだ。
最後のプレゼント环节で、レネ・ハースは「レトロな思い出」を演出し、NVIDIA Tegra 3チップを搭載したマイクロソフトのSurface RTノートパソコンを黄仁勲に贈り、黄仁勲の署名を真似て自らの名前を署名した。
NVIDIA Tegra 3は、NVIDIAが数年前に発表した世界初のArmモバイル四コアプロセッサです。
黄仁勲は大画面の写真を指して自慢した。「私たちが若かった頃、何が起きたのか？私は、自分の方が若く見えると思う。皆さんはどう思いますか？私はかなりよくケアしていると思います。」
レネ・ハースが笑ってぼやけた。
そして黄仁勲はその贈り物をいきなり奪い取り、声を上げて言った。「これは私への贈り物？もし私がサインして返したら、これは宝物になるね。」
レネ・ハースは言いました：「いいえ、署名した後は私に返してください。ここには契約書と請求書があります。私たちは那样的ことはできません。私たちはそのゲームを知っています。」
真面目な産業の話題に戻って、このスピーチでレネ・ハースはホワング・レンクンにいくつかの重要な質問をしました：
1、なぜRTX Sparkを実装するのですか？
2. ローカルエージェントとクラウドエージェントの間でどのようにバランスを取るべきですか？
3. アジェントは底层オペレーティングシステムから独立して動作できるのでしょうか？
4、黄仁勲は今後数年の成長の制約要因をどのように見ているか？
黄仁勲はまた市場の発展に「大きな絵」を描いた：現在のコンピュータ業界は、コンピュータを使用する人の数に制限されているが、自立してコンピュータを使用できるエージェントが登場すれば、私たちが十億人ではなく、数百億人、さらにはコンピュータを使用するエージェント、ロボット、自動運転車の数を上回る可能性さえある。
では、コンピュータ製品の規模は一体どのくらい大きくなるのでしょうか？
「私は、今となっては結末は決まっていると感じています。この数兆ドル規模の産業は、さらに10倍になる可能性があります。私たちはその道を進んでいます。」とホエン・レンシュンは語った。
レネ・ハースは、ArmのエージェントPCおよびデータセンターCPU分野における最新の進展と今後の計画についても共有しました。
また、今週、TSMCの会長兼CEOである魏哲家氏と副社長兼COOの張晓強氏と話したところ、彼らはこれまでに4年連続で半導体業界のサイクルがこれほど繁栄しているのを見たことがないと言っていた。
01. ホー・レンシュンの小さな授業：エージェントPCはどのように設計するのか？
黄仁勲はRene Haasから提起されたいくつかの重要な質問に一つずつ回答し、これらの見解は今後のAI PCの発展やチップ設計の考え方にとって非常に参考になる。
1、RTX Sparkという製品を開発した理由は？
PCとオペレーティングシステムはすでに40年間存在しており、人工プログラミングはエージェントアプリケーションに置き換えられ、これらのエージェントはPC内のツールを使用する。では、未来のアーキテクチャをどのように再構築し、オペレーティングシステムをどのように変革し、コンピュータをどのように再発明すべきだろうか？
NVIDIAは、エージェントシステムには優れたCPUが必要であることを認識しており、それがArmを採用した理由です。
RTX Sparkスーパーチップは20コアのCPUを搭載し、優れたシングルスレッド性能を備え、メモリには多くのパラメータを格納する必要があります。
したがって、NVIDIAは、膨大な言語データを圧縮し、モデルを可能な限り大規模に構築し、非常に高度なAIをシステムメモリに統合するために、NVFP4という新しいデータフォーマットを考案しました。
NVIDIAは、計算を加速するためのCUDAとCUDA Tileを統合し、テンソルコア処理を1つのプロセッサに組み込むことを希望しています。
2. ローカルで実行するエージェントとクラウドで実行するエージェントの間で、どのようにバランスを取るべきですか？
これらのArm PCは、自律的に動作するエージェントとなります。
今日、ノートパソコンを家やホテルに忘れてしまったら、それを使えなくなってしまう。
しかし将来、あなたはスマートフォンを手に取るだけで、PCとリモートで対話し、エージェントに作業を指示できるようになります。
黄仁勲は、「個人用コンピュータデバイスの本質は、そのデバイスを使って何でもでき、時間をかけずに済むことです。」
クラウドAPIが必要な場合は、クラウドAPIを呼び出してください。ローカルでできるものはすべてコンピューターで完了してください。
3. アジェントを実行する際、オペレーティングシステムは重要ですか？アジェントをオペレーティングシステムと見なした場合、それは本当に独立して作業を完了し、下位のオペレーティングシステムにあまり依存しないのでしょうか？
オペレーティングシステムの重要性は一切減っておらず、むしろ以前よりも重要になっている。
これは人々がAIの登場時によく議論する「ソフトウェアは死んだ」という主張であるが、ジェンソン・ホアンは、これほど間違った考えはないと考えている。
人々が多くのツールの機能を理解しているのは、おそらく10〜20％に過ぎない。
しかし、今では、あなたはエージェントに何を望んでいるかを伝えることができます。
エージェントは、Skillsファイルを読み取っているため、これらのツールの使い方を正確に理解しています。Skillsは、そのツールの使用マニュアルを読み込むことと同じであり、エージェントはこれにより、このツールに接続されたMCPまたはCLIを活用し、すべてのツールを解放してあなたの要望に応えます。
これらのツールは、これまで以上に価値を持つようになり、オペレーティングシステム上で動作するため、Windowsシステムが必要です。今後長い間、これらのAPIとツールが必要となります。
4. 今後数年間の成長の制約要因は何ですか？
「私たちはあらゆる面で制約を経験しました。」ジェンセン・ホアンは述べ、NVIDIAは事前に計画を立て、サプライチェーンの計画をしっかりと行い、今年は前年比でほぼ100％の成長を遂げ、来年は非常に急速な成長を実現する予定であり、サプライチェーンはNVIDIAの成長を支えられる状況です。
しかし、実際の需要はさらに高いです。
黄仁勲は、新しい計算アプリケーションモデルには新しいアーキテクチャが必要であり、現在の大きな進展はエージェントが実用的なAIを生成できるようになった点であり、これがすべての成長が信じられないほどである理由であると語った。
AIが実用的になると、生成されるトークンは利益をもたらす。トークンが利益を生むようになると、誰もが兆倍のトークンを生成したいと思う。
現在、AIは単に質問に答えるチャットボットではなく、思考し、ツールを使用し、読み取り、さらに思考を続け、計画を立て、試行することができるようになり、生成されるトークンの数が大幅に増加しています。トークンの収益性が計算リソースの需要を押し上げ、相乗効果を生んでいます。
02. ARM PCチップ：アップル、グーグル、クアルコムが評価、NVIDIAやMediaTekと密接に協力
PC分野では、Google、Apple、NVIDIA、QualcommなどがArmアーキテクチャに基づくPCチップを開発しており、ArmはApple、Google、Microsoftなどと数十年にわたり協力してきました。
レネ・ハースは、ArmがNVIDIAと協力してArmアーキテクチャに基づくRTX Sparkスーパーチップを開発できることを光栄に思っていると述べました。このチップのカスタムGrace CPUは20コアで、各コアはArmアーキテクチャに基づいています。
「これは現在のノートパソコン市场上で最も多くのCPUコアを搭載していると思います。」とRene Haasは述べ、Blackwell GPUと組み合わせると、このチップのFP4 AI演算能力は1PFLOPSに達し、128GBの統合メモリ容量を備え、Armプラットフォーム用のWindowsシステムを完全ネイティブでサポートしています。
Armの役割は、NVIDIAおよびMediaTekと密接に協力し、Armの計算サブシステム戦略を用いることです。
計算サブシステムは、カスタマイズされたSoCに必要なすべてのコンポーネント（CPU、GPU、システムIP、メモリコントローラ）を統合し、完全なエンドツーエンドソリューションを構築します。
ArmはMediaTekと協力してこの作業を完了し、MediaTekは包括的なソリューションを提供できます。
レネ・ハースは、エージェントPC向けのArm CSSロードマップを発表し、次世代ではPC用に最適化されたカスタムCPUコアを強化すると述べました。
03. アーム自社開発のエージェントCPU：OpenAI、ByteDanceがパートナー
レネ・ハースは、250億個以上のArmチップが台湾で製造され、今年3月に発表されたArm初の自社開発CPUであるArm AGIは、台湾のTSMCによって生産されていると述べた。
Arm AGI CPUは、AIエージェントインフラ向けに設計され、TSMCの3nmプロセス技術とデュアルChiplet構成を採用しています。1つのCPUには136個のArm Neoverse V3高性能コアが統合され、各コアに2MBのL2キャッシュを搭載し、3.7GHzのクロック周波数をサポートします。1コアあたり6GB/sのメモリ帯域幅を提供し、メモリレイテンシは100ns未満です。96チャネルのPCIe Gen 6インターフェースを搭載し、CXL 3プロトコルをサポートし、TDPは300Wです。
Arm AGI CPUのパートナーには、OpenAI、Meta、Cerebras、SAP、SK Telecom、Rebellionsなどが含まれます。Rene Haasは、このチップの市場需要が発表当初よりもさらに強まっていることを発表し、OracleとByteDanceもこのグループに加わったことで、Arm AGI CPUが現実の課題を解決できることを実証しました。
もちろん、すべての企業がArm AGI CPUを購入したいわけではありません。自社開発チップに興味のある企業向けに、Armは多様なIPと計算サブシステム（CSS）を提供し、お客様が望むあらゆるソリューションの実現に取り組んでいます。
データセンターでは、Googleの最新AIチップTPU 8tおよびTPU 8iに接続されたAxion CPUが、Arm Neoverse技術を採用しており、性能を維持したままx86 CPUと比較して60%の電力消費削減を実現しています。
アマゾンが自社開発したCPUのGravitonもArmアーキテクチャを採用しています。アマゾンのCEO、アンディ・ジャシーは、「2つの大手顧客から、2026年のGravitonインスタンスをすべて購入できるかという問い合わせがありました」と明かしています。
NVIDIAは今週、Armに基づく次世代Vera CPUを発表しました。
Armは、自社開発のCPUを長期的な事業として推進し、3年間のロードマップを公開しました。
第2世代のArm AGI CPUが開発中であり、前世代と比較してより多くのコア、高いエネルギー効率、優れたパフォーマンスを備えています。
第3世代のArm AGI CPUも間もなく登場します。
これらは、Armがチップとともに提供することを計画している計算サブシステムに基づいています。
04. 結論：エージェントの爆発的成長後、計算能力競争の注目はCPUに向けられた
今週の黄仁勲、陳立武、Rene Haasら半導体業界のトップたちの講演は、CPU産業に共通するいくつかのトレンドを反映している——エージェントが計算ロジックを変革し、CPUに新たな市場機会の扉を開いた。
過去数年間、算力競争の焦点はAIトレーニングに不可欠なGPUにあった。しかし、今年エージェントアプリケーションが爆発的に拡大したことで、エージェント推論の需要が急速に高まり、大量のステート管理、ツール呼び出し、プロセスオーケストレーションが必要となり、これらはCPU集約型タスクである。
インテルやAMDは依然としてx86プロセッサのデータセンター分野における優位性を強化している。一方、アマゾン、グーグル、NVIDIAなどの新興プレイヤーは基本的にArm CPUの道を選んでいる。Arm自身さえも、今年になってデータセンターCPU市場に本格参入するという「先祖背き」の決断を下した。
非常に興味深い現象として、半導体業界では新しい垂直統合の傾向が形成されています。
NVIDIA、Intel、AMDなどの製品ラインが豊富なチップ大手は、いずれも自社のスタック全体の特性を強調しており、自社ソリューションの利点はいずれも高効率、必要なものがすべて揃っている、コスト削減が可能という点で一致している。
各業界のリーディングカンパニーも次々と「業界横断」を進めています：クラウド大手は自社開発のチップへ下流展開し、チップ企業はシステム全体のソリューションへ上流展開し、半導体IP企業はチップの開発へ上流展開しています。
トークンが新たな競争通貨となり、計算能力需要が爆発的に増加する中、どのようにして1ワットあたりより多くの有効計算を生み出すかが、今後のチップ競争の主軸となる。
本文は微信公衆号「芯東西」より、著者：ZeR0、編集：漠影